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智能体工程 · · 8 分钟

Cloud Workstations + GeminiClaw:面向生产环境 AI 智能体开发的安全工作空间

本地环境无法在智能体访问真实企业数据时保证可复现性与安全性。了解工程团队如何通过 Cloud Workstations Gateway + GeminiClaw,以零信任隔离方式开发 AI 智能体——无需在笔记本上存储任何凭据。

Fabiano Brito

Fabiano Brito

CEO & Founder

Cloud Workstations + GeminiClaw:面向生产环境 AI 智能体开发的安全工作空间

Cloud Workstations + GeminiClaw 是在企业 VPC 内运行、具备零信任安全的 AI 智能体开发环境。它通过消除本地凭据泄露并统一环境,助力企业安全高效地开发生产级智能体。

摘要 当智能体需要访问真实企业数据时,本地环境就会失效:凭据存在笔记本上、VPN 不稳定、新成员入职需要三天。Cloud Workstations 解决环境问题;GeminiClaw 在其中运行智能体循环——所有流量留在 VPC 内,无凭据泄露,网关处强制执行 IAP + BeyondCorp。

在本地开发 AI 智能体,一切顺利——直到它需要访问生产数据库、企业 ERP 或包含敏感数据的数据仓库。此时,本地配置暴露出三个无法优雅解决的问题:凭据必须从保险库转移到笔记本,开发者环境永远与生产环境不一致,新成员入职需要数天的繁琐配置。

本文展示 AI 工程团队如何一次性解决这三个问题:使用 Google Cloud Workstations 作为标准化环境,使用 GeminiClaw 作为智能体运行时——两者都在企业 VPC 内运行,位于具有原生零信任能力的托管网关之后。


问题所在:本地环境为何无法支撑企业级智能体

AI 智能体与普通 CRUD API 根本不同。它跨多个系统执行链式调用,在步骤间保持上下文,基于实时数据做出决策,一旦出现 bug 可能对真实系统造成破坏性操作。这种执行特征需要笔记本无法提供的保障。

本地环境 — 真实问题
  • 服务凭据保存在 ~/.env 或硬编码在测试中
  • VPN 不稳定,导致智能体在 40 分钟任务执行中途断连
  • 开发者与生产环境的 Python/Node/SDK 版本不一致
  • 新成员入职需要 2–3 天配置,且在不同环境中测试
  • 智能体执行日志留在笔记本——无集中审计记录
Cloud Workstations + GeminiClaw — 改变了什么
  • 工作站通过 Workload Identity 访问密钥——磁盘上无凭据文件
  • GeminiClaw 在 VPC 内运行:直接访问 BigQuery、AlloyDB、内部 API
  • 标准化镜像:开发与生产使用相同的运行时
  • 新开发者 1 小时内上手(启动工作站,用 Google 账号认证)
  • 智能体循环日志集中到 Cloud Logging,具备可审计结构

GeminiClaw 在工作站中运行:VPC 内的智能体循环

GeminiClaw 是本地优先的多智能体编排器:它作为进程运行在安装所在的环境中,执行循环无需依赖第三方中央云。这使 Cloud Workstations 成为其在企业场景中的天然归宿。

当 GeminiClaw 在企业 VPC 的 Cloud Workstation 中运行时,智能体循环可直接访问所有内部系统,无需外部隧道:

开发者(浏览器)→ IAP/BeyondCorp → Cloud Workstations 网关

                              VPC 中的虚拟机(GeminiClaw 运行中)

                    BigQuery · AlloyDB · 内部 API · Secret Manager

开发中的智能体无需数据 mock 或独立 staging 环境即可测试真实集成。它直接访问开发/预发布系统,使用与生产环境相同的凭据和权限——通过 IAM 控制,而非本地文件。


每层安全保障的作用

安全层 保护对象 适用场景
IAP + BeyondCorp 开发环境的访问控制 所有团队;消除 VPN
Private Gateway 虚拟机无公网 IP——无外部攻击面 受监管行业、金融、医疗
Workload Identity 工作站磁盘上零凭据文件 所有使用 GCP 服务的团队
CMEK 使用客户自有密钥加密磁盘和数据 LGPD、HIPAA、PCI-DSS、Bacen
VPC Service Controls 即使凭据泄露也能阻止数据外传 高度敏感数据(PII、PHI)
开发者的笔记本永远不会接触数据。智能体在数据所在之处运行——只有经过身份验证的人才能到达那里。

常见问题 sobre Cloud Workstations + GeminiClaw:面向生产环境 AI 智能体开发的安全工作空间

使用本地环境开发企业 AI 代理有哪些问题? 用于 AI 代理开发的本地环境可能会导致诸如凭据泄露、开发环境与生产环境不同以及新团队成员入职困难等问题。

Cloud Workstations 如何解决本地开发环境的问题? Cloud Workstations 提供了一个标准化和托管的环境,凭据通过 Workload Identity 访问,环境与生产环境相同,并且入职速度更快。

什么是 GeminiClaw,它如何与 Cloud Workstations 集成? GeminiClaw 是一个代理运行时,与 Cloud Workstations 一起在企业 VPC 中运行,确保直接访问 BigQuery 和 AlloyDB 等资源,并集中执行日志。

Cloud Workstations 如何确保对开发 VM 的安全访问? Cloud Workstations 使用托管网关来路由对工作站的访问流量,而不会将 VM 直接暴露于互联网,并应用 IAP 和 BeyondCorp 来验证用户身份和设备状态。

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